Notice bibliographique
Résumé
This thesis deals with the design and implementation of Super Junction Lateral Double Diffused MOSFETs (SJ-LDMOSTs) targeting a wide range of smart PIC applications. The off-state performance of SJ-LDMOSTs implemented on finite resistivity substrates is affected by substrate-assisted-depletion effects. Original solutions to eliminate and/or suppress these effects are proposed in this thesis and lead to device structures which break the established Silicon Limit in terms of specific on-resistance (Ron.sp) and breakdown voltage (BV). One proposed solution is the use of an insulating sapphire substrate, to eliminate charge coupling from the substrate and achieve charge compensation between the opposite polarity SJ pillars comprising the drift region. The uniform electric field distribution achieved in the SJ drift region and the high doping concentration in the SJ pillars result in a significant improvement in the Ron.sp for a given BV, particularly at high pillar height to width aspect ratio. To verify the viability of the structure, the design and implementation of SJ-LDMOSTs on silicon on sapphire (SOS) substrates using a custom 7 mask CMOS compatible process are described. The SJ pillars are generated using multiple high energy ion implantation to achieve well-defined vertical pillars. Experimental devices with drift region lengths of 66 mum and pillar width to height aspect ratio of 1.2 mum/0.7 mum exhibit R on.sp of 0.82 O.cm2 and BV ranging between 500 and 600V corresponding to less than 8.5% charge imbalance in the pillars. A third solution to integrate SJ-LDMOSTs in mainstream CMOS technology using bulk silicon substrates is proposed. The device features a terminating RESURF region, inserted between the SJ drift region and the n+ drain to alleviate substrate-assisted-depletion effects. Simulation results on such devices predict that a significant reduction in Ron.sp for a given BV is achieved, as compared to conventional RESURF-LDMOSTs, using pillar height to width aspect ratios of 10 mum/1 mum. In a second proposed solution, a 170V SJ-LDMOST implemented in a commercial 0.5 mum, CMOS/SOS process is presented to demonstrate that high voltage SJ-LDMOSTs can be fully integrated into a standard CMOS process. Fabricated devices featuring overlapping SJ pillars with drift regions of 10 mum and pillar aspect ratios of 0.3 mum/0.12 mum (effective width/height) exhibit Ron.sp of 87 mO.cm2 and BV of 170V.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».